1. Introducción y Objetivos

El presente informe realiza un análisis exploratorio del mercado de cervezas a partir de la muestra de datos representada en el Dashboard de Cervezas, desarrollado en RStudio.

El objetivo principal es evaluar las relaciones entre el contenido de alcohol, los precios, el contenido calórico y el origen de las marcas analizadas, con el fin de identificar patrones de consumo y segmentos de mercado dentro de las 69 marcas registradas en la base de datos.

2. Resumen Ejecutivo y Métricas Clave

A partir del procesamiento y depuración de los datos recolectados, se destacan los siguientes indicadores macro (KPIs):

Indicador Valor
Total de Marcas Analizadas 69 marcas
Precio Promedio $424.58
Calorías Promedio 142 kcal
Porcentaje de Alcohol Promedio 36.25% Vol

3. Diagnóstico de Calidad de Datos (Data Quality)

Al examinar la tabla de estructura del dataset (tamaño 69 x 6) durante la carga inicial en RStudio, se identificó un problema de importación/parseo en el archivo beer.csv:

  • Causa raíz: cada fila del archivo quedó doblemente codificada en formato CSV — la fila completa se envolvió entre comillas y las comillas internas se duplicaron (ej. "m1,""6,24"",159,""5,2"",1,1"). El lector de R interpretaba toda la fila como un único valor de texto, generando NA en las variables precio, calorías, poralcoh, tipo y origen.
  • Impacto observado antes de la corrección: el gráfico de barras agrupaba casi todo el conteo en la categoría NA, y el diagrama de caja y la curva de densidad mostraban información limitada por falta de datos numéricos válidos.

Corrección aplicada en R (ver chunk setup de este documento):

raw_lines  <- readLines("beer.csv", encoding = "UTF-8")
header     <- raw_lines[1]
data_lines <- raw_lines[-1]

data_lines <- sub('^"', '', data_lines)
data_lines <- sub('"$', '', data_lines)
data_lines <- gsub('""', '"', data_lines, fixed = TRUE)

clean_text <- paste(c(header, data_lines), collapse = "\n")
beer <- read_csv(I(clean_text), show_col_types = FALSE)

beer <- beer %>%
  mutate(precio = as.numeric(gsub(",", ".", precio)),
         poralcoh = as.numeric(gsub(",", ".", poralcoh)))

Tras la corrección, las 69 filas y 6 columnas quedaron completamente pobladas, permitiendo el análisis estadístico y visual que se presenta a continuación.

4. Análisis de Visualizaciones

4.1. Gráfico de Dispersión (Alcohol vs. Precio)

Variable X: Porcentaje de Alcohol (% Vol). Variable Y: Precio.

La mayoría de las cervezas se concentra entre 4% y 5.5% de alcohol, con precios que oscilan entre $3.5 y $6.5. Las marcas de Tipo 2 se ubican en la parte superior del gráfico, con los precios más altos del mercado, mientras que las de Tipo 4 y Tipo 5 tienden a ubicarse en el rango de menor precio. Se observa un grupo de cervezas con 0% de alcohol (categoría sin alcohol) con precios variables, lo que indica que el precio no depende exclusivamente del grado alcohólico.

4.2. Diagrama de Caja (Precios por Tipo)

El Tipo 2 presenta el precio mediano más alto (~$6.4) y la menor dispersión relativa entre sus marcas, lo que sugiere un segmento premium consistente. El Tipo 4 tiene el precio mediano más bajo (~$3.8), asociado a un segmento económico. Los Tipos 1 y 5 muestran mayor dispersión de precios, incluyendo valores atípicos por encima de $6.5, lo que indica variabilidad interna dentro de esas categorías.

4.3. Gráfico de Barras (Tipo vs. Origen)

El origen 1 concentra el 78.3% de las marcas (54 de 69), frente a un 21.7% del origen 0. Se destaca que el Tipo 2 está representado casi en su totalidad por el origen 1, mientras que el Tipo 3 se concentra por completo en el origen 0. Esta distribución sugiere que ciertos tipos de cerveza están fuertemente asociados a un origen específico dentro de la muestra.

4.4. Análisis de la Distribución del Porcentaje de Alcohol por Tipo

Al analizar la distribución del porcentaje de alcohol según el tipo de cerveza, se observa que los Tipos 1, 3 y 4 presentan concentraciones altas y homogéneas alrededor de 4.5% y 5% de alcohol, lo que indica que las marcas dentro de estas categorías son bastante consistentes entre sí en cuanto a graduación alcohólica. El Tipo 2, en cambio, muestra una dispersión más amplia, con valores que alcanzan hasta 6% de alcohol, lo cual es coherente con su posicionamiento como el segmento premium de mayor precio identificado anteriormente. Por su parte, el Tipo 5 presenta un comportamiento bimodal: un grupo de marcas concentradas cerca de 0% de alcohol (correspondientes a cervezas sin alcohol) y otro grupo disperso entre 3% y 6%, lo que evidencia que esta categoría agrupa productos con perfiles muy distintos entre sí. # 5. Conclusiones y Recomendaciones

Conclusiones

  • La muestra analizada abarca un perfil variado de cerveza comercial, con un promedio de 142 kcal y 36.25% de alcohol, y un precio promedio de $424.58.
  • Existe una correlación positiva fuerte (r = 0.51) entre calorías y porcentaje de alcohol: a mayor graduación alcohólica, mayor contenido calórico.
  • El precio está más asociado al tipo de cerveza (r = 0.1 con el alcohol) que a su graduación alcohólica, lo que sugiere que factores de marca, presentación o segmento de mercado influyen más que la composición del producto.
  • El Tipo 2 se perfila como el segmento premium (mayor precio y mayor alcohol), mientras que el Tipo 4 se perfila como el segmento económico.
  • Se evidenció y corrigió un problema de doble codificación en el pipeline de carga de datos del dashboard, lo cual era indispensable para obtener resultados confiables.